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KI Colocation: Die Infrastruktur, die Künstliche Intelligenz ermöglicht

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Über Künstliche Intelligenz wird häufig anhand ihrer Modelle und der innovativsten Anwendungsfälle gesprochen. Deutlich seltener wird hingegen über die Infrastruktur gesprochen, die all dies überhaupt erst möglich macht.

Das Trainieren, Ausführen und Skalieren von KI-Anwendungen erfordert nämlich wesentlich mehr Rechenressourcen als herkömmliche Unternehmens-Workloads. Hochleistungs-GPUs, ultraschnelle Speichersysteme, Netzwerke mit extrem niedriger Latenz und fortschrittliche Kühlsysteme sind zu unverzichtbaren Bestandteilen für alle geworden, die das Potenzial von KI tatsächlich nutzen möchten.

Für viele Unternehmen stellt der Aufbau und Betrieb dieser Infrastrukturen im eigenen Haus eine erhebliche technische und wirtschaftliche Herausforderung dar. Genau hier kommt die sogenannte KI Colocation ins Spiel.

Wenn ein traditionelles Rechenzentrum nicht mehr ausreicht

Konventionelle IT-Infrastrukturen wurden entwickelt, um Unternehmensanwendungen, Datenbanken, Virtualisierung und Webdienste zu unterstützen. KI-Workloads folgen jedoch völlig anderen Anforderungen.

Wie bereits erwähnt, erfordert das Training fortschrittlicher Modelle enorme Datenmengen und eine hohe Fähigkeit zur parallelen Verarbeitung: KI basiert auf spezialisierter Hardware wie GPUs, NPUs und TPUs, die dafür ausgelegt sind, Millionen von Operationen gleichzeitig auszuführen.

Diese Rechenleistung muss durch hochperformante Speichersysteme ergänzt werden, die Daten mit der von Machine-Learning-Algorithmen benötigten Geschwindigkeit übertragen können, sowie durch Netzwerke, die minimale Latenzzeiten und hohe Bandbreiten gewährleisten.

Das Ergebnis ist eine Infrastruktur, die deutlich energieintensiver und komplexer zu betreiben ist als ein „traditionelles“ Rechenzentrum.

Die verborgene Herausforderung: Energie und Kühlung

Einer der weniger sichtbaren Aspekte von KI ist ihr Energieverbrauch.

GPUs der neuesten Generation können deutlich mehr Energie benötigen als herkömmliche Server und erzeugen gleichzeitig grosse Mengen an Wärme.

Um Betriebsstabilität und konstante Leistung sicherzustellen, müssen für KI ausgelegte Rechenzentren spezielle Architekturen einsetzen, darunter High-Density-Racks, fortschrittliche Kühlsysteme und eine sorgfältige Planung der Luftströme.

Der Aufbau einer solchen Infrastruktur im eigenen Unternehmen erfordert erhebliche Investitionen – nicht nur in die Hardware selbst, sondern auch in die dafür notwendige technische Infrastruktur.

Colocation für KI: Zugang zu Hyperscale-Infrastrukturen ohne eigenen Aufbau

Colocation ermöglicht es Unternehmen, speziell für KI entwickelte Infrastrukturen zu nutzen, ohne die Kosten für den Bau und Betrieb eines eigenen Rechenzentrums tragen zu müssen.

Die Organisation behält die Kontrolle über ihre Rechenressourcen, während die infrastrukturellen Aspekte einem spezialisierten Partner wie Tinext Cloud anvertraut werden.

Dieser Ansatz senkt die Einstiegshürde für Künstliche Intelligenz erheblich und macht Ressourcen verfügbar, die normalerweise nur grossen Organisationen über Hyperscaler zugänglich sind.

Darüber hinaus ermöglicht Colocation eine schrittweise Skalierung der Infrastruktur entsprechend der Entwicklung von Projekten und Rechenanforderungen.